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프롬프트 작성 가이드 (OpenAI + Anthropic + 오픈웨이트 통합)

OpenAI GPT, Anthropic Claude, Google Gemma 4, Alibaba Qwen 3.6 공식 가이드 기반. 범용 원칙 우선, 모델별 최적화는 보조. 한국어 프로젝트 특화 규칙(격식체) 포함.

Quick Start (5분 온보딩)

처음이라면?

1. 기본 템플릿 복사 → templates.md
2. Few-shot 예시 추가 → few-shot.md
3. 필요 시 플랫폼 특화 기능 적용

TL;DR

클로즈드 API (OpenAI / Anthropic)

오픈웨이트 (Google Gemma / Alibaba Qwen)

빠른 참조

1. 어조 규칙 (한국어 특화)

제품 용도에 맞는 어조를 고릅니다. 격식체(~습니다)는 B2B·공공·공지 등 공식 응대의 기본값이고, 캐주얼 서비스는 친근한 존댓말(~요, ~해요)이 적합합니다. 용도별 톤 스펙트럼은 templates.md 7장을 따르세요. 아래는 격식체 예시입니다.

# Instructions
<style>
- 반드시 격식체(~습니다, ~입니다, ~하세요)를 사용하세요
- 친절하고 전문적인 어조를 유지하세요
</style>

<constraints>
- 반말 또는 비격식체 사용 금지
- 비꼬는 표현이나 냉소적인 어조 사용 금지
</constraints>

예시:

❌ "이건 좋은 아이디어야"
✅ "이것은 좋은 아이디어입니다"

2. XML 태그

3. 플랫폼별 특화 기능

기본 템플릿

system_prompt: |
  # Identity
  당신은 [역할명]입니다.
  [목적 1-2문장]

  # Instructions
  <rules>
  - 반드시 격식체(~습니다, ~입니다)를 사용하세요
  - [규칙 1]
  - [규칙 2]
  </rules>

  <style>
  - 친절하고 전문적인 어조를 유지하세요
  </style>

  <output_format>
  [출력 형식 설명]
  </output_format>

  <constraints>
  - 반말 사용 금지
  - [제약 1]
  </constraints>

  # Examples
  <examples>
  <example id="1">
  <input>[입력]</input>
  <output>[출력]</output>
  </example>
  </examples>

  # Context
  [필요 시 외부 데이터]

체크리스트

프롬프트 작성/수정 시 확인:

필수 (범용)

• 구조: Identity → Instructions → Examples → Context
• 격식체 명시 (한국어 톤 가이드 참조)
• XML 태그 사용
• Few-shot 예시: Frontier 모델은 포맷 정렬용 0~2개, 소형 모델은 3-5개 → few-shot.md
• 제약 명시 ("~하지 마세요")
• 모순 제거

보안 (민감한 작업)

• 사용자 입력 분리 (XML 태그로 경계)
• 출력 검증 로직 고려
• 시크릿 하드코딩 확인 → security.md

품질 향상 (복잡한 작업)

• Self-correction 체인 고려 → self-correction.md
• 추론 깊이 적절히 설정 → reasoning-params.md

플랫폼별 최적화 (선택)

OpenAI GPT-5.6 (최신, 권장):

• 티어 선택: gpt-5.6-sol(플래그십)/terra(균형)/luna(고속저가) — 비용 레버리지는 effort보다 티어 라우팅
• Outcome-first: 절차가 아닌 목표·성공 기준·제약·중단 조건으로 정의 (5.5 계승)
• Personality + Collaboration Style 분리 (각 1-2문단 이내)
• reasoning.effort: 신규는 medium 출발점 / 5.5·5.4에서 마이그레이션은 기존 값 baseline + 한 단계 낮춰 비교
• text.verbosity: 기본 상세도만 설정 — 근거 서술이 중요한 작업(리뷰·감사·마이그레이션)은 low/medium을 대표 사례로 비교
• 막연한 간결 지시("Be concise"류) 효용 재평가 → 우선순위 지시로 대체 ("결론 먼저, 근거, 중대 caveat, 다음 액션") — 5.6은 기본 출력이 더 간결해 과작동(지나치게 짧아짐) 위험
• Markdown 절제 (plain prose 기본 — 5.6은 기본 출력이 더 간결)
• Retrieval Budget 명시 (도구 사용 시 stopping conditions)
• Structured Outputs API로 스키마 강제 (프롬프트 대신)
• Tool Validation: 출력 검증을 도구로 (테스트·린트·렌더링) — 5.6은 overstep 경향이 5.5보다 커 검증 루프 중요도 상승
• 마이그레이션: 5.5→5.6은 모델만 교체 → 기존 프롬프트·effort 기준선 평가 → 한 그룹씩 프롬프트 축소 → 측정된 회귀에만 최소 수정 / 5.4 이전→는 fresh baseline 재구성 먼저
• Message Roles (developer/user)

OpenAI GPT-5.4 이전:

• reasoning_effort 설정 (작업 복잡도)
• verbosity 설정 (응답 길이)
• Message Roles (developer/user)

Anthropic Claude Fable 5.1 / Claude 5 세대 (최신, 권장):

• De-prescribe: 절차 열거 대신 목표·제약·이유 서술 (과잉 지시는 품질 저하)
• Prefill 금지: 400 에러 → Structured Outputs(output_config.format)로 대체
• "사고 과정 서술" 지시 제거: reasoning_extraction refusal 유발
• 강제 tool_choice 금지 (5.1): any/tool은 400 → auto + 지시문 + strict: true
• 대화 이력 append-only (5.1): 턴별 리마인더는 턴 한정 시스템 메시지로, 이력·system·tools 사후 편집 금지
• output_config.effort: high 시작 + 전 레벨 재측정 (레벨 이름이 모델 간 같은 사고량이 아님)
• 산문 밀도 지시 (5.1): 문장이 길고 단락이 적으면 "mannered prose" 정의문 추가
• 범위·테스트 제한 (5.1): 요청 밖 수정·과다 테스트 커밋을 막는 지시문 추가
• 반서식 규칙 제거 (5.1): 구모델용 "불릿·헤더 쓰지 마라"가 필요한 구조까지 억제 → 언제 서식이 적절한지로 교체
• 장기 자율 런: 진행 보고 근거화 + 메모리 파일 → claude-5-specifics.md
• Long context 문서 배치 (맨 위)

Anthropic Claude 4.x 이하:

• Prefilling 활용 (JSON/형식 강제) — 4.5 이하 전용
• Long context 문서 배치 (맨 위)

Google Gemma 4 (오픈웨이트, 2026-04-02):

• Chat template 교체: <start_of_turn> → <|turn>, <end_of_turn> → <turn|> (Gemma 3에서 완전 교체)
• System role 사용: Gemma 3의 "user 턴에 system 우겨넣기" 워크어라운드 제거
• Thinking 활성화: 시스템 프롬프트 맨 앞에 <|think|> 토큰 추가
• Multi-turn thought strip: 직전 model 턴의 <|channel>thought 블록 제거 (단, 함수 호출 중에는 유지)
• Multimodal placement: image/audio를 text 앞에 배치
• Visual token budget: 70/140/280/560/1120 작업별 명시 (분류 70-140, OCR 1120)
• Tool calling: <|"|> delimiter 포맷 사용
• 공식 sampling: temperature=1.0, top_p=0.95, top_k=64 (OpenAI식 0.7 금지)
• vLLM: --reasoning-parser gemma4 --tool-call-parser gemma4 필수
• Audio 워크로드: E2B/E4B만 사용 (대형 2종 미지원)

Alibaba Qwen 3.6 (오픈웨이트, 2026-04):

• ChatML 템플릿: <|im_start|>role\n...\n<|im_end|> (Qwen 3.5 동일)
• 디폴트 thinking ON 인지: 단순 chat은 명시적으로 enable_thinking=false로 토큰 절감
• preserve_thinking=true: agentic multi-turn에서 활성화 (코딩 에이전트, 멀티스텝 tool 사용)
• Tool 파서 교체: Qwen 3.5의 qwen3 → qwen3_coder (vLLM/SGLang)
• Sampling 모드별 분리: thinking 일반 (temp=1.0, top_p=0.95, top_k=20), 정밀 코딩 (temp=0.6), instruct (temp=0.7, top_p=0.8)
• 모델별 presence_penalty 분기: 35B-A3B=1.5, 27B=0.0 (thinking 일반)
• 128K 미만 truncate 금지: thinking 보존 권고 충족
• Long context: 262K native, YaRN으로 1M까지. Plus API는 1M 디폴트
• 공식 권장 프레임워크: Qwen-Agent + MCP

추가 도구 (사용자 직접)

• OpenAI Prompt Optimizer: https://platform.openai.com/chat/edit?optimize=true

상세 가이드

플랫폼 비교

• platform-differences.md ⭐ 핵심 차이점 한눈에 비교

공통 기법 (범용)

• few-shot.md - Few-shot/Multishot 예시 패턴
• chain-of-thought.md - CoT 프롬프팅 (단계별 추론)
• templates.md - 실전 템플릿 + 한국어 톤 가이드 🆕
• reasoning-params.md - 추론 깊이/응답 길이 제어 (범용 원칙 + 프롬프트 패턴) 🆕

고급 기법 (범용)

• security.md 🔴 Prompt Injection 방어, 입력/출력 검증 🆕
• self-correction.md 🔴 자기수정 체인 (생성→검토→개선) 🆕
• vision-prompting.md 🔴 이미지/차트 분석 프롬프트 🆕
• context-engineering.md ⭐ Context Engineering 개념과 실무 적용
• prompt-trends-2026.md 🆕 2026 프로덕션 전략, 자동 최적화 도구

OpenAI (GPT) 특화

• message-roles.md - developer/user 역할 상세
• tool-calling.md - Agentic Tool Calling 가이드 (패턴 출처는 OpenAI 가이드 — Claude 5 세대에는 그대로 적용 금지)
• gpt5-params.md - GPT-5 API 파라미터 (reasoning, verbosity 코드 예시)
• gpt56-patterns.md ⭐ GPT-5.6 프롬프트 패턴 (티어 선택, 우선순위 지시, effort 재튜닝, pro mode·reasoning.context·PTC) 🆕
• gpt55-patterns.md GPT-5.5 프롬프트 패턴 (Outcome-first, Personality 분리, Retrieval Budget, Tool Validation, Markdown 절제) — 5.6에서도 호환
• gpt54-patterns.md GPT-5.4 프롬프트 패턴 (출력 계약, 도구 지속성, 검증 루프) — 5.5/5.6에서도 호환
• optimization.md - GPT-5 최적화 팁

Anthropic (Claude) 특화

• claude-5-specifics.md ⭐ Claude 5 세대 (Fable 5.1·Opus 5) 베스트 프랙티스 — De-prescribe, 하드 제약, 권장 스니펫, Opus 5 차이점, Fable 5 → 5.1 델타 🆕
• claude-4-specifics.md Claude 4.x 베스트 프랙티스 (구세대)
• prefilling.md Prefilling (JSON/캐릭터 강제) — Claude 4.5 이하 전용
• long-context.md ⭐ Long Context 최적화 (30%↑)

Google Gemma 특화 (오픈웨이트)

• gemma4-patterns.md ⭐ Gemma 4 패턴 요약 — chat template 교체, <|think|> 토글, multi-turn strip, <|"|> tool delimiter, 공식 sampling, vLLM 플래그, Gemma 3 → 4 마이그레이션 🆕

Alibaba Qwen 특화 (오픈웨이트)

• qwen36-patterns.md ⭐ Qwen 3.6 패턴 요약 — ChatML, 디폴트 thinking + preserve_thinking, qwen3_coder 파서, 모드별 sampling, agentic 시스템 프롬프트, Qwen 3.5 → 3.6 마이그레이션 🆕

참고 자료

OpenAI

• GPT-5.6 풀 가이드 (한국어) ⭐ 최신 (2026-07) — 티어·마이그레이션·신규 파라미터 수록
• OpenAI Prompt Engineering
• GPT-5.6 Prompting Guide ⭐ 최신 (2026-07)
• Upgrading to GPT-5.6 Sol — 마이그레이션 공식 절차
• Using GPT-5.6
• Prompt Personalities (Cookbook)
• GPT-5 Prompting Guide
• GPT-5.5 Prompting Guide (이전)
• Prompt Optimizer (사용자 직접 실행)

Anthropic

• Fable 5.1 풀 가이드 (한국어) ⭐ 최신 (2026-09) — 행동 변화 대응 스니펫 원문 수록
• Fable 5 풀 가이드 (한국어) (2026-07) — 스니펫 원문 전체 수록
• Opus 5 풀 가이드 (한국어) ⭐ 최신 (2026-08) — 스캐폴딩 삭제·위임 상한·effort 역전
• Prompting Claude Fable 5.1 (공식) ⭐ 최신
• Prompting Claude Fable 5 (공식)
• Prompting Claude Opus 5 (공식)
• Introducing Claude Fable 5 (공식)
• Claude Prompt Engineering Overview
• Claude 4.x Best Practices (이전)

Google Gemma 4 (2026-04-02)

• Gemma 4 풀 가이드 (한국어) ⭐ 16섹션 + 외부 노하우
• Gemma 4 모델 카드 (공식)
• Prompt formatting (공식)
• Function calling (공식)
• HuggingFace Blog — Gemma 4
• vLLM Gemma 4 Recipe
• Simon Willison — Gemma 4 출시일 분석

Alibaba Qwen 3.6 (2026-04)

• Qwen 3.6 풀 가이드 (한국어) ⭐ 17섹션 + 외부 노하우
• Qwen3.6 GitHub (공식)
• Qwen-Agent 프레임워크 (공식)
• Qwen3.6-Plus: Towards Real-World Agents (Alibaba Cloud)
• HuggingFace 모델 카드 (35B-A3B)
• Caleb Fahlgren — Qwen 3 Chat Template 분석 (HF Blog)
• Simon Willison — Qwen3.6-27B 로컬 재현